Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.

In diesen Fällen können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, um Ihre Daten zu konvertieren, bevor Sie sie an eine Response übergeben:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

* Konvertieren Sie das kopierte Modell zu etwas, das in Ihrer Datenbank gespeichert werden kann (indem Sie beispielsweise `jsonable_encoder` verwenden).
    * Das ist vergleichbar dazu, die `.model_dump()`-Methode des Modells erneut aufzurufen, aber es wird sicherstellen, dass die Werte zu Daten konvertiert werden, die ihrerseits zu JSON konvertiert werden können, zum Beispiel `datetime` zu `str`.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert und gegen diesen validiert.

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter gelten, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)
* Daten-<abbr title="Konvertieren des Strings, der von einem HTTP-Request kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr>
* Datenvalidierung

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

FastAPI konvertiert die Konfigurationen nach **JSON**, um diese mit JavaScript kompatibel zu machen, da die Swagger-Oberfläche das benötigt.

## Syntaxhervorhebung deaktivieren { #disable-syntax-highlighting }

}
```

/// tip | Tipp

Wenn Sie eine `HTTPException` auslösen, können Sie dem Parameter `detail` jeden Wert übergeben, der in JSON konvertiert werden kann, nicht nur `str`.

Sie könnten ein `dict`, eine `list`, usw. übergeben.

Diese werden von **FastAPI** automatisch gehandhabt und in JSON konvertiert.

///

## Benutzerdefinierte Header hinzufügen { #add-custom-headers }

Sie können *Enum-Member* in ihrer *Pfadoperation* zurückgeben, sogar verschachtelt in einem JSON-Body (z. B. als `dict`).

Diese werden zu ihren entsprechenden Werten konvertiert (in diesem Fall Strings), bevor sie zum Client übertragen werden:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[18,21,23] *}

In Ihrem Client erhalten Sie eine JSON-Response, wie etwa:

```JSON
{

zurückgeben, wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md){.internal-link target=_blank} gezeigt.

Wenn Sie jedoch direkt eine `Response` (oder eine Unterklasse wie `JSONResponse`) zurückgeben, werden die Daten nicht automatisch konvertiert (selbst wenn Sie ein `response_model` deklariert haben), und die Dokumentation wird nicht automatisch generiert (zum Beispiel wird der spezifische „Medientyp“, der im HTTP-Header `Content-Type` angegeben ist, nicht Teil der generierten OpenAPI)....